Fast alle Anwender von IT-Daten und -Programmen sind mit der grundsätzlichen Problematik von Business Intelligence (BI) konfrontiert: Wie lassen sich für das Unternehmen wichtige Daten sammeln, auswerten und sinnvoll anwenden? Und wie kommt man unkomplizierter und schneller als bisher zu Daten, mit denen sich die jeweiligen Geschäftsprozesse verbessern lassen?
Zeit ist nicht nur Geld, sie ist vor allem Mangelware – dies gilt insbesondere für Führungskräfte. Infolgedessen spenden diese ihrer digitalen Sicherheit in der Regel zu wenig Aufmerksamkeit. Mit schwerwiegenden Folgen, denn vor allem kompetente, wirtschaftlich motivierte Cyberkriminelle haben es auf das C-Level abgesehen. Es hat häufig umfassende Zugriffsrechte auf IT-Assets, darf Arbeitsaufträge verteilen und Informationen einholen.
Für Unternehmen ist Transparenz in der Anwendungslandschaft essenziell, um IT-Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Ein Mangel an Übersicht kann erhebliche Risiken bergen und Sicherheit wie auch Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigen. Durch Application Portfolio Management (APM) können Unternehmen ein umfassendes Inventar ihrer Anwendungen erstellen und regelmässig bewerten. Der Einsatz automatisierter Tools und klar definierter Prozesse ermöglicht es Unternehmen, ihre IT-Umgebung effizienter und sicherer zu gestalten.
Globale Herausforderungen und industrielle Wettbewerbsfähigkeit haben Konsequenzen für die Aus- und Weiterbildung von Fachkräften und Studierenden. Gefragt ist neben theoretischen Grundlagen auch Praxiswissen, besonders im Hinblick auf digitalisierte und vernetzte Fertigungsprozesse. Virtuelle Lernfabriken, die auf 3D-Simulationsplattformen basieren, bieten im Hinblick auf Industrie 4.0 interessante Möglichkeiten: Die Mechatronic Simulation Wall der MHJ Software ist ein Spiegelbild realer mechatronischer Systeme und kann bis zu vier unterschiedliche Stationen umfassen, z.B.
Eine Untersuchung von HYCU zeigt erhebliche Schwachstellen beim Schutz von SaaS-Daten auf, während die Verbreitung von SaaS-Anwendungen stark zunimmt. Insgesamt 61 Prozent der Ransomware-Vorfälle gehen demnach von SaaS-Anwendungen aus.
71 Prozent der Arbeitnehmer nutzten bereits KI-Tools, bevor ihre Vorgesetzten davon wussten. Doch eine individuelle, fragmentierte Herangehensweise an die Einführung generativer KI in bestehende Prozesse trägt dazu bei, das Unternehmen zu splitten: Auf der einen Seite sind die Mitarbeitenden, die die neueste Technologie nutzen, ohne sich darüber mit ihren Kollegen oder Vorgesetzten zu verständigen. Auf der anderen Seite stehen die zögerlichen Nichtnutzer, die hinter ihren vermeintlich fortschrittlicheren Kollegen zurückbleiben.
KI-Basismodelle wie grosse Sprachmodelle (LLMs) dominierten lange die Diskussionen. Doch jetzt konzentrieren sich Investoren zunehmend auf Unternehmen, die KI-Anwendungen entwickeln, die für bestimmte Anwendungsfälle greifbare Vorteile bringen. Laut S&P Global Market Intelligence und 451 Research haben KI-Unternehmen ohne eigene Basismodelle im ersten Quartal 2024 mehr als doppelt so viele Investitionen angezogen wie im gleichen Zeitraum des Vorjahres.
Angestaubte Anwendungen finden sich in beinahe jedem Unternehmen. Bei der Frage, wie die richtige Herangehensweise an die technologischen Altlasten aussieht, kommt es vor allem auf den Zustand der Software an. In vielen digitalen Sorgenkindern stecken jedenfalls auch echte Chancen für Modernisierung und Innovation.
Bei der Vernetzung vieler Geräte und Maschinen ist eine robuste Konnektivität entscheidend. Private Mobilfunknetzwerke können hier unterstützen. Um eine reibungslose Implementierung sicherzustellen, sollten Unternehmen dabei fünf wichtige Überlegungen anstellen.
Die Speicherung von Daten wird kontinuierlich komplexer und es wird für Organisationen in vielen Branchen immer schwieriger, jederzeit alle Vorschriften einzuhalten. Data-Compliance ist insbesondere für stark regulierte Branchen entscheidend, die über jedes Bit verarbeiteter Daten Rechenschaft ablegen müssen. Manuell ist diese Aufgabe schon lange nicht mehr zu bewältigen. Zuhilfe kommen moderne Plattformen für das Management unstrukturierter Daten, die die Mehrheit aller Daten darstellen.
